PSO-BP神经网络：硅压敏传感器温度补偿提升稳定性与精度

本文主要探讨了基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的BP神经网络在硅压阻式压力传感器温度补偿中的应用。硅压阻式压力传感器由于其材料性质，会受到环境温度变化的影响，导致输出信号漂移，严重影响测量精度。针对这一问题，作者提出了一种创新的方法，即利用PSO对BP神经网络的权值和阈值进行全局优化。 PSO算法是一种模仿鸟群觅食行为的搜索算法，具有良好的全局搜索能力和避免局部最优解的能力。通过将PSO与BP神经网络相结合，文章克服了传统BP神经网络在训练过程中可能存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优问题。PSO通过迭代更新的方式，寻找出一组最佳的权值和阈值组合，使得神经网络能够更有效地学习和适应温度变化对压力传感器输出的影响。 实验结果显示，该方法显著地抑制了温度对压力传感器输出的影响，从而提高了传感器的稳定性及测量准确性。这对于实际工程应用来说，特别是在工业自动化、航空航天等领域，具有重要的意义，因为准确的压力感知是这些系统正常运行的关键。 此外，这项研究还得到了国家自然科学基金项目（61204127）、黑龙江省自然科学基金项目（F201332）以及黑龙江省普通高等学校新世纪优秀人才培养计划项目（1253-NECT025）的支持，体现出研究者对解决实际工程问题的关注和学术研究的深入。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种有效结合PSO与BP神经网络的温度补偿策略，不仅提升了压力传感器的性能，也为类似问题提供了新的解决方案。这表明了在信息技术领域，尤其是在传感器技术与人工智能算法的交叉应用上，有着巨大的研究和创新空间。